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matlab无人机simulink图

于 2021-04-09 发布 文件大小:273KB
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代码说明:

  四旋翼无人机MATLAB的simulink仿真程序(Four rotor unmanned aerial vehicle MATLAB simulation program)

文件列表:

飞机姿态控制系统设计, 0 , 2014-04-05
飞机姿态控制系统设计\Theta.fig, 18492 , 2013-03-27
飞机姿态控制系统设计\cehua.mdl, 25673 , 2013-04-11
飞机姿态控制系统设计\feiji.err, 18868 , 2013-03-26
飞机姿态控制系统设计\fuyangkaihuan.m, 197 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\fuyangrlocus.asv, 1109 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\fuyangrlocus.m, 492 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\gaodu.mdl, 34769 , 2013-04-13
飞机姿态控制系统设计\gaodub.mdl, 37049 , 2013-04-20
飞机姿态控制系统设计\gaodub1.mdl, 35153 , 2013-06-19
飞机姿态控制系统设计\gaodubuchang.mdl, 46223 , 2013-04-13
飞机姿态控制系统设计\guandao.mdl, 23972 , 2012-11-06
飞机姿态控制系统设计\gunzhuanrlocus.m, 220 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\horizontal.asv, 545 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\horizontal.m, 546 , 2013-06-21
飞机姿态控制系统设计\matlab_GUI.fig, 1194 , 2014-03-18
飞机姿态控制系统设计\matlab_GUI.m, 3205 , 2014-03-18
飞机姿态控制系统设计\pianhang.mdl, 33035 , 2013-06-17
飞机姿态控制系统设计\q.mdl, 18940 , 2013-04-07
飞机姿态控制系统设计\qingxie.mdl, 26125 , 2013-04-03
飞机姿态控制系统设计\qingxieceyi.mdl, 42693 , 2013-06-04
飞机姿态控制系统设计\qingxiegunzhuan.mdl, 29085 , 2013-06-14
飞机姿态控制系统设计\qingxiegunzhuan1.mdl, 33459 , 2013-05-29
飞机姿态控制系统设计\qingxiehangxiang.mdl, 34435 , 2013-05-29
飞机姿态控制系统设计\rlocus(q).fig, 31265 , 2013-03-29
飞机姿态控制系统设计\rlocus1.fig, 41962 , 2013-04-04
飞机姿态控制系统设计\shortperiod.m, 612 , 2013-06-24
飞机姿态控制系统设计\untitled.mdl, 24447 , 2013-04-11
飞机姿态控制系统设计\whole.mdl, 51042 , 2013-04-21
飞机姿态控制系统设计\whole1.mdl, 50988 , 2013-04-21
飞机姿态控制系统设计\zhuanwan.mdl, 43051 , 2013-04-12
飞机姿态控制系统设计\zhuanwan1.mdl, 36737 , 2013-04-25
飞机姿态控制系统设计\zongxiang.fig, 28459 , 2013-03-26
飞机姿态控制系统设计\zongxiang.mdl, 26140 , 2013-04-07
飞机姿态控制系统设计\zongxiangfuyang.mdl, 27004 , 2013-06-18
飞机姿态控制系统设计\zongxianggaodu.mdl, 32351 , 2013-04-03

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  • ModelforEDFAs
    Analytic Model for Gain Modulation in EDFAs
    2009-11-05 08:45:57下载
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  • HG1
    将2D图转为3D图的matlab软件,先要用我设计的VB软件将2D图转为数据,我已经上传了。(Figure 2D map into 3D software)
    2009-07-20 21:35:54下载
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  • Monte-Carlo
    Monte Carlo方法的实质是通过大量随机试验,利用概率论解决问题的一种数值方法,基本思想是基于概率和体积间的相似性。它和Simulation有细微区别。单独的Simulation只是模拟一些随机的运动,其结果是不确定的;Monte Carlo在计算的中间过程中出现的数是随机的,但是它要解决的问题的结果却是确定的。(The essence of the Monte Carlo method is a numerical method to solve the problem through a large number of randomized trials, the use of probability theory, the basic idea is based on the similarity between the probability and volume. There are subtle differences between it and Simulation. Separate the Simulation simulation of random movement, the result is uncertain number of the Monte Carlo calculations in the middle of the process is random, but it is to solve the problem the result is determined.)
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    用遗传算法实现道路图像分割,运行良好,方法简单,欢迎下载(Road image segmentation using genetic algorithm, works well, simple methods are welcome to download)
    2012-04-10 20:25:21下载
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    matlab 分类器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。(matlab classifier. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .)
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  • BPNN-Matlab
    File panduan BPNN pada matlab
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  • Exercise2
    程序的内容包括信号的DFT及IDFT处理以及数字滤波器的设计。相关的参考资料也包含在其中。(Contents of the program including the signal DFT and IDFT processing and digital filter design. Related reference information is also included.)
    2013-09-06 08:27:18下载
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  • 8distribution-network-power-flow
    用前推回代法编写了一个算8节点配网潮流的程序,解压后就可以直接运行(With forward and backward substitution method to write an 8-node distribution network power flow calculation program, named after the needs of the non-alphanumeric characters removed after decompression, it can be run directly)
    2013-12-12 17:00:44下载
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  • BAOCUN
    在坐标轴2上,针对二值图像进行分水岭算法的分割以及最大熵阈值算法的分割,并将分割出的部分显示在坐标轴3上。(Axis for the binary image segmentation of the watershed algorithm and maximum entropy threshold algorithm split, and the split part is displayed in the axis 3.)
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  • 13
    说明:  粒子群算法(PSO)是一种基于群体的随机优化技术。与其它基于群体的进化算法相比,它们均初始化为一组随机解,通过迭代搜寻最优解。不同的是:进化计算遵循适者生存原则,而PSO模拟社会。将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒,每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量,以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行,通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。 PSO模拟社会采用了以下三条简单规则对粒子个体进行操作:①飞离最近的个体,以避免碰撞。②飞向目标。③飞向群体的中心。这是粒子群算法的基本概念之一。 粒子群算法其基本思想是受许多鸟类的群体行为进行建模与仿真研究结果的启发(Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization techniques. Based on evolutionary algorithms compared with other groups, they are initialized to a random solution, iterative search through optimal solution. The difference is: the principle of survival of the fittest evolutionary computation to follow, while PSO simulation community. The potential of each solution expressed as a group of particles, each particle has its own position vector and the velocity vector, and a fitness determined by the objective function. All particles in the search space at a constant speed flight, by following the current search to find the optimal values ​ ​ of the global optimum. PSO simulation community has adopted the following three simple rules for the operation of individual particles: ① recently departed individuals, in order to avoid collisions. ② to the target. ③ fly to center groups. This is one of the basic concepts of particle swarm algorithm. PSO algori)
    2015-04-21 16:39:12下载
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